13º BreSci
13º Brazilian e-Science Workshop
Programação BreSci (Quarta, 17/07/2019), Sala: Cidade das Mangueiras / Belém | ||
09:00 às 09:15 | Recepção – Abertura do Evento – Profs. Daniel de Oliveira e Eduardo Ogasawara | |
Sessão Técnica 1 – Mineração de Dados Aplicada a eScience | ||
09:15 às 09:45 | Deep Learning Aplication for Plant Classification on Unbalanced Training Set |
Rafael Pereira (LNCC) Fabio Porto (LNCC) |
09:45 às 10:15 | Aplicação de Mineração de Dados para Predição de Mortalidade em UTI: balanceamento, dados ausentes e classificadores |
Jorge Barreto (UEFS) Angelo Loula (UEFS) |
10:15 às 10:45 | Dealing with categorical missing data using CleanerR |
Rafael Pereira (LNCC) Fabio Porto (LNCC) |
Palestra Convidada 1 | ||
10:45 às 12:00 | Centro Nacional para suporte à e-Ciência – Alex Soares de Moura (RNP) | |
12:00 às 14:00 | Almoço | |
14:00 às 16:00 | SECOMU | |
16:00 às 16:30 | Cofee-break | |
Sessão Técnica 2 – Bioinformática, Ecologia e Saúde | ||
16:30 às 17:00 | Modelagem de Redes Regulatórias para a Descoberta de Novos Biomarcadores de Doenças Complexas |
Rafael Pompeu (UFPA) Leandro Magalhães (UFPA) Ândrea dos Santos (UFPA) Amanda Vidal (UFPA) Gilderlanio Araújo (UFPA) |
17:00 às 17:30 | Análise do desempenho de ferramentas de Binning de Metagenomas utilizando dados simulados microbianos |
Rodrigo Pará (UFPA) Pedro Rocha (UFPA) Danielle Couto (UFPA) Renato Oliveira (UFPA) Regiane Kawasaki (UFPA) |
17:30 às 17:50 | Recognizing pharmacovigilance named entities in Brazilian Portuguese with CoreNLP |
Alexandre Cunha (CEFET-RJ / UFF) Kele Teixeira Belloze (CEFET/RJ) Gustavo Paiva Guedes (CEFET/RJ) |
17:50 às 18:10 | Paralelização do Framework Model-R de Modelagem de Nichos Ecológicos com a Plataforma Apache Spark |
Matheus Albuquerque (LNCC) Luiz Manoel Rocha Gadelha Júnior (LNCC) |
18:10 às 18:30 | Um Framework de Big Data para Promoção da e-Ciência na Saúde | Adriana Galvão (UFRN) |
18:30 às 19:00 | Análise Exploratória da Malária na Amazônia Brasileira por Meio da Plataforma de Ciência de Dados Aplicada à Saúde |
Lais Baroni (CEFET/RJ) Balthazar Paixão (CEFET/RJ) Alvaro Chrispino (CEFET/RJ) Gustavo Paiva Guedes (CEFET/RJ) Christovam Barcellos (FIOCRUZ) Marcel Pedroso (FIOCRUZ) Eduardo Ogasawara (CEFET/RJ) |
Programação BreSci (Quinta, 18/07/2019), Sala: Cidade das Mangueiras / Belém | ||
Sessão Técnica 3 – Workflows Científicos e Proveniência de Dados | ||
09:00 – 09:30 | Predição de Falhas em Workflows Científicos com o uso de Redes de Petri Estocásticas e Lógica DS3 | Bruno Lopes (UFF) Daniel de Oliveira (UFF) |
09:30 – 10:00 | BlockFlow: Trust in Scientific Provenance Data | Raiane Coelho (UFJF) Regina Braga (UFJF) José David (UFJF) Fernanda Campos (UFJF) Victor Stroele (UFJF) |
10:00 – 10:30 | Aplicação de Ontologias de Proveniência em Workflows Científicos: um Mapeamento Sistemático | Luiz Gustavo Dias (UFF) Bruno Lopes (UFF) Daniel de Oliveira (UFF) |
Palestra Convidada 2 | ||
10:30 – 11:55 | Técnicas Avançadas para a Análise de Dados de Simulações Numéricas – Prof. Fabio Porto (LNCC) | |
11:55 – 12:00 | Encerramento do BreSci 2019 |
Quinta, 18/07/2019 – 10:45 às 12:00
Palestra Convidada 1:
Centro Nacional para suporte à e-Ciência
Palestrante: Alex Soares de Moura (RNP)

Alex Soares de Moura é Gerente de Pesquisa e Desenvolvimento na RNP. Iniciou em 1995 como Administrador de Redes e Sistemas e posteriormente atuou como Engenheiro de Redes Sênior da RNP e também da RedCLARA e, desde 2011 colabora para o avanço das redes e serviços para pesquisas científicas e educação em projetos que incluem o Programa Internet Avançada, a Rede para Experimentação em Internet do Futuro, bem como em Redes Definidas por Software (SDN), redes de circuitos dinâmicos e verificação e análise de desempenho de redes com perfSONAR. Seus interesses de pesquisa incluem virtualização de redes, redes definidas por software (SDN), computação em nuvem, segurança, desempenho e infraestruturas de data center. Sua experiência no setor privado inclui engenharia de redes e segurança em data centers Tier 3. Alex possui bacharelado em Informática e mestrado com foco em Sistemas de Informação na linha de Redes de Computadores pela Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro (Unirio).

Quinta, 18/07/2019, 10:30 às 11:55
Palestra Convidada 2:
Técnicas Avançadas para a Análise de Dados de Simulações Numéricas
Palestrante: Fabio Andre Machado Porto (LNCC)
Resumo da Palestra: O crescente poder computacional disponibilizado em Supercomputadores como o Santos Dumont no LNCC estão permitindo avanços no processamento de simulações numéricas em várias disciplinas, tais como: Medicina, Óleo e Gás, Biodiversidade, Astronomia e outras. Na medida em que um volume crescente de dados é produzido como resultado destas simulações, a análise dos resultados se apresenta como um grande desafio. Nesta palestra iremos apresentar um conjunto de ações envolvendo: técnicas, algoritmos e sistemas de tempo real desenvolvidas no laboratório DEXL/LNCC para apoio à gerência e análise eficiente de resultados de simulações numéricas.

Fabio Porto é pesquisador sênior do Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC), Brasil. É bacharel em Matemática (Informática) pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (1987) e mestre e doutor em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio), em 1997 e 2001, respectivamente. Durante seu doutorado, o Dr. Porto passou 1,5 anos no INRIA, na França, como parte de um programa de doutorado sanduíche. De 2004 a 2008, foi pesquisador sênior na École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Database Laboratory, na Suíça. Em 2009, ele ingressou no LNCC para fundar o Data Extreme Lab em 2011, do qual é atualmente o coordenador geral. Foi presidente da 44ª International Conference of Very Large Data Bases (VLDB), em 2018, e do Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados (SBBD), em 2015. Participa do comitê de programa da VLDB, ACM-SIGMOD e SBBD, além de revistas e workshops. Ele tem mais de 100 publicações entre periódicos, conferências / workshops. Seus principais interesses de pesquisa incluem: Gerencia e Processamento eficiente de Grandes Volumes de Dados; Algoritmos eficientes de busca por padrões; Gerencia de Modelos de Aprendizado. Ele é membro da Association for Computing Machinery (ACM) e da Sociedade Brasileira de Computação (SBC).